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Enregistrement W2079055428 · doi:10.1080/10934520903467832

Phytoremediation and microbial community structure of soil from a metal-contaminated military shooting range: Comparisons of field and pot experiments

2010· article· en· W2079055428 sur OpenAlexfundno aff
Sung-Hyun Kim, Kyunghwa Baek, In-Sook Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNational Institute for Environmental StudiesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésRhizospherePhytoremediationSoil waterSoil contaminationEnvironmental scienceDiversity indexAgronomyTemperature gradient gel electrophoresisBiologySoil scienceEcologySpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the heavy metal uptake ability of two plant species, barnyard grass and Indian mallow, and the effects of associated micro-communities on the rhizosphere of these plants were investigated in metal-contaminated sites. In addition, the effectiveness of phytoremediation using these plants was compared under field and pot conditions. To accomplish this analysis, phytoremediation of general military shooting range soil was conducted for 8 weeks under the two conditions. The results showed that metal uptake by plants and reductions in soil metal concentration were lower in the field than in pots. However, soil dehydrogenase activities and microbial diversity increased in response to phytoremediation in the field. Specifically, the soil dehydrogenase activities of barnyard grass in field soils were 3-fold higher than those of potted soils. Moreover, the denaturing gradient gel electrophoresis patterns revealed that groups formed according to plant species. Finally, the Shannon-Weaver diversity index and Simpson dominance index were higher in the rhizosphere of barnyard grass than in the rhizosphere of Indian mallow under field conditions. These results indicate that it is difficult to apply the results obtained from pot experiments to field conditions. These findings can be used to inform future studies conducted to determine if field sites are suitable for phytoremediation based on the results of pot studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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